《计算机应用研究》|Application Research of Computers

滞后神经网络新的时滞相关无源判定准则

New delay-dependent passivity criterion of delayed neural networks

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作者 张芬,张艳邦
机构 1.咸阳师范学院 数学与信息科学学院,陕西 咸阳 712000;2.西北工业大学 自动化学院,西安 710072
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文章编号 1001-3695(2012)06-2085-05
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.06.021
摘要 研究了一类含有时变时滞的神经网络无源分析问题。通过将时滞区间分解为两个子区间和构造新颖的Lyapunov泛函, 得到了基于LMIs(线性矩阵不等式)形式的时滞相关无源的新准则。这个新准则推广了一些已有的结果, 并且具有更少的保守性。最后, 数值例子和仿真验证了结论的有效性。
关键词 时滞;神经网络;线性矩阵不等式;无源
基金项目 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(11JK1050)
咸阳师范学院重点科研基金资助项目(11XSYK202)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2012-06-021.html
英文标题 New delay-dependent passivity criterion of delayed neural networks
作者英文名 ZHANG Fen, ZHANG Yan-bang
机构英文名 1. School of Mathematics & Information Science, Xianyang Normal University, Xianyang Shaanxi 712000, China; 2. School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China
英文摘要 This paper considered the problem of passivity analysis for neural networks with time-varying delays. By splitting the bounds of the delay interval in two subintervals and constructing a novel Lyapunov functional, it established a new delay-dependent passivity criterion for the neural network in terms of LMIs, which extended some existing results and has lower conservatism. Finally, two numerical examples and simulation show the effectiveness of the obtained results in the paper.
英文关键词 time-delay; neural networks; LMIs(linear matrix inequalities); passivity
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收稿日期
修回日期
页码 2085-2089
中图分类号 TP273
文献标志码 A